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摘要:
提出了一种基于极大熵理论的球面K均值文本聚类算法ME-SPKM.该算法利用了传统文本聚类算法SPKmeans中使用的余弦相似度度量,进而引入极大熵理论构造了适合文本聚类的极大熵目标函数.对文本数据的实验证明了极大熵球面K均值文本聚类算法取得了比传统文本聚类算法更好的聚类效果.
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文献信息
篇名 极大熵球面K均值文本聚类分析
来源期刊 计算机科学与探索 学科 工学
关键词 极大熵 文本聚类 球面K均值
年,卷(期) 2007,(3) 所属期刊栏目 学术研究
研究方向 页码范围 331-339
页数 9页 分类号 TP18
字数 6773字 语种 中文
DOI 10.3778/j.issn.1673-9418.2007.03.009
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 王士同 江南大学信息工程学院 528 3424 23.0 37.0
3 朱林 江南大学信息工程学院 6 98 2.0 6.0
4 修宇 江南大学信息工程学院 19 46 4.0 6.0
10 宗成庆 中科院自动化研究所模式识别国家重点实验室 1 1 1.0 1.0
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研究主题发展历程
节点文献
极大熵
文本聚类
球面K均值
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
计算机科学与探索
月刊
1673-9418
11-5602/TP
大16开
北京市海淀区北四环中路211号北京619信箱26分箱
82-560
2007
chi
出版文献量(篇)
2215
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